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为什么学过C/Java/C++/C#的我们，还需要学习R或Python？

数据科学家为什么需要学习R或Python？给您一个深度解析的答案。

可以说是“表层原因”。Java、C语言等语言是为软件开发而设计的，不适合做数据科学任务。比如，数据集的读写和排序是数据科学中经常处理的工作，如果用Java写的话需要多层for语句的代码，很麻烦。但是，R语言中这些问题变得很简单——R支持向量化计算，可以直接读写数据集（不需要for语句）；R采用泛型函数式编程，可以直接调用R函数sort（）来实现数据集的排序工作（不需要你自己写排序算法和代码）。因此，如果你还是用Java、C等程序语言完成数据科学任务，你的主要精力将消耗在流程控制、数据结构的定义和算法设计上，而难以集中精力去处理数据问题。

更重要的是我们可以通过R语言调用面向数据科学任务的专业级服务——R包。以CRAN为例，截止年4月3日，该平台上可用的R包至少有个。也就是说，R语言本身并不是奥妙所在，而是R语言背后的包的功能非常强大。例如，数据的可视化，我们用Java、C…语言实现非常复杂，而且不美观，而用ggplot2（一种R包）可以轻松实现。因此，我们用R语言并不是因为R语言本身比Java、C…语言更厉害，而是R语言可以调用众多专门用于数据科学任务的R包。

根本原因是R语言的背后，尤其是主流R包的开发者都是统计学、机器学等数据科学领域的大牛。例如，gglot2的开发者是HadleyWickham就是一个大牛，是RStudio的主要贡献者。因此，如果用R语言，你就找到了组织，找到了同类了——与世界顶级的数据科学家们站在一起，利用他们思想指导自己，用他们的力量解决自己的数据科学问题，这才是根本原因。

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